基于Fisher准则的自适应图像分割算法

为了克服基本遗传算法收敛性差、易早熟的问题,针对阈值分割算法的实时性和准确性的要求,基于Fisher评价函数较强的分类效果和遗传算法的强大空间搜索能力,提出了改进的自适应分割算法,引入Fisher评价准则函数作为适应度函数,运用自适应的遗传算法确定图像分割的阈值,实现二者的有效融合,获得了比较满意的结果。实验表明,通过与已有的算法进行比较,改进的算法在分割效果和寻优效率上,都有了显著的改善。证明该优化算法的正确可靠性。     

高清视频的诱惑 BT种子有玄机

正通过BT或PT网站下载高清视频,是许多朋友很喜欢做的事,不过你知道么,在我们司空见惯的BT种子文件中,其实暗藏玄机,如果玩好了,不仅能让我们遂心所愿,下载到自己需要的文件,而且利用有方,也会为给文件的后期管理及制作带来不少便捷。     

基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法

针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发个体,并将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高.     

寓乐秘笈 整蛊无限

又是一年愚人节,又到"提心吊胆"时!每年四月一日,相信每位朋友都会小心翼翼的度过这一天吧?怕什么?怕被愚弄呗。可话又说回来,我们总不能给别人当"开心果"吧,应该主动出击!可怎么去做呢?玩过的没创意,整不笑的太没劲,不刺激的又没味儿……反正不能再去买块能变蟑螂的口香糖——那也太俗了点儿,而且现在都"信息时代"了,还是多想想怎么利用电脑来整蛊吧!     

今天，你“智能”了吗？为你讲述智能手机的故事 Palm OS、Linux OS、Mac OSX

除了我们熟知的Symbian、Windows Mobile外,智能手机操作系统的大家族还包括了Palm、Linux和Mac OS X。其中,Symbian和Windows Mobile的市场占有率都非常高,而Palm、Linux和Mac OS X尽管特色都很鲜明,但为什么目前它们却在智能手机操作系统中处于边缘角色,不如Symblan、Windows Mobile这般普及？     

录井资料处理与模式识别技术在长庆油田录井解释评价中的应用

为了提高录井资料的应用价值,尝试利用录井智能解释软件对多项录井资料进行标准化、数字化处理,然后进行敏感参数提取,并利用模式识别技术充分挖掘新解释方法。基于该思路,阐述了多种资料处理技术,包括保留时间校正技术、指纹对别技术、谱图重构技术、敏感参数提取技术,并详细介绍了实现过程。利用多种模式识别技术所建立的新解释方法,包括相似度分析、多元统计分析等,在长庆油田后期生产中均取得了较好的应用效果,对录井技术创新发展有一定的借鉴意义。     

告别失焦——光场相机初探

众所周知,相机在进行拍照之前需要对焦,而要获得清晰的图片,找准焦点是至关重要的,一旦失焦就会使拍出的照片产生诸如主次关系不清,关键部分模糊等问题。比如在拍摄高速运动的F1赛车时,最终得到的照片只拍清楚了前排车迷,而赛车却是模糊一片;又或在户ARTY上拍摄心仪的MM,却因为人太多,焦点对到其他人身上,让MM的脸模糊一片,难以辨认。如果你经常到这种情况又苦于没有解决办法,那下面要介绍的光场相机,或许能帮你解决这些的问题。     

微型真空力敏器件的研究

本文首次用电荷模拟法计算了真空微电子力敏传感器的场致发射阴极与阳极间的电场分布,同时计算了<100>晶向的方形硅薄膜受压形变与压力的关系,进而得出了这种传感器的电流-压力曲线.还做了水槽模拟电场分布的实验,理论与实验符合的很好.     

融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算

针对当前《知网》的词语语义描述与人们对词汇的主观认知之间存在诸多不匹配的问题,在充分利用丰富的网络知识的背景下,提出了一种融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。首先,考虑了词语与词语义原之间的包含关系,利用改进的概念相似度计算方法得到初步的词语语义相似度结果;然后,利用基于搜索引擎的相关性双重检测算法和点互信息法得出进一步的语义相似度结果;最后,设计了拟合函数并利用批量梯度下降法学习权值参数,融合前两步的相似度计算结果。实验结果表明,与单纯的基于《知网》和基于搜索引擎的改进方法相比,融合方法的斯皮尔曼系数和皮尔逊系数均提升了5%,同时提升了具体词语义描述与人们对词汇的主观认知之间的匹配度,验证了将网络知识背景融入到概念相似度计算方法中能有效提高中文词汇语义相似度的计算性能。     

基于主题与三支决策的文本情感分析

近年来,情感计算已经成为自然语言处理与人工智能领域的一个研究热点,而文本情感分析是情感计算的一个重要组成部分.提出了一个基于主题特征与三支决策理论相融合的多标记情感分类方法.首先采用基于主题的情感识别模型判断句子的多标记情感类别,在此基础上结合三支决策理论,最终实现对文本篇章的多标记情感分类.实验结果表明,该方法在文本篇章的多标记情感类别识别上取得了令人满意的结果.